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基于PAT TREE统计语言模型与关键词自动提取 被引量：12
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作者 杨文峰 李星 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2001年第15期17-19,35,共4页
未登录关键词的识别是中文信息处理中的一个关键问题。文章利用PAT TREE实现了一种可变长统计语言模型，由于不存在n元统计语言模型的截断效应，从而对待提取的关键词的长度没有限制。在该模型的基础上，通过相关性检测，从540M汉语语... 未登录关键词的识别是中文信息处理中的一个关键问题。文章利用PAT TREE实现了一种可变长统计语言模型，由于不存在n元统计语言模型的截断效应，从而对待提取的关键词的长度没有限制。在该模型的基础上，通过相关性检测，从540M汉语语料中自动提取出了12万个关键词候选字串。最后，经过分析和筛选，候选字串的准确度由82．3％上升到96．1％。实验表明，基于PAT TREE的统计语言模型是实现未登录词提取的有力工具。 展开更多
关键词 信息检索 统计语言模型 关键词 自动提取 pattree INTERNET
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